AI設計書レビューPoC_勉強資料リンク集_ローズデッキ_20260622

うさうさ研修工房 ／ AI設計書レビュー PoC 勉強資料リンク集 理論基盤（査読済み論文）＋ 実装スタック ―― Python と TypeScript を1対1で対比 査読済み論文 10 Python 6 TypeScript 7 ベクタ検索 3 リンクは2026-06時点で確認済み。論文は正典URL、実装は公式ドキュメントを掲載（捏造なし）。 公式ガイド 2

INDEX このリンク集の構成（5カテゴリ） ① 理論基盤 ② Python実装 査読済み論文10本。Python/TS共通の裏づ け。 LangChain系・Pydantic・RAGAS など6点 。 ④ 共通インフラ ⑤ 公式ガイド ベクタ検索 pgvector / Qdrant / FAISS。 Anthropic / OpenAI のプロンプト設計資 料。 勉強資料リンク集 ― 構成 ③ TypeScript実装 AI SDK・Zod・promptfoo など7点。 使い方 役割（連結／構造化／検索／評価）が両言語で 1対1に対応。 02

REFERENCES 01 ① 理論基盤：主要技法（査読済み） RAG Lewis 2020 / NeurIPS arxiv.org/abs/2005.11401 arxiv.org/abs/2005.11401 Chain-of-Thought Wei 2022 / NeurIPS arxiv.org/abs/2201.11903 arxiv.org/abs/2201.11903 Self-Consistency Wang 2023 / ICLR arxiv.org/abs/2203.11171 arxiv.org/abs/2203.11171 LLM-as-a-Judge Zheng 2023 / NeurIPS arxiv.org/abs/2306.05685 arxiv.org/abs/2306.05685 RAGAS Es 2024 / EACL aclanthology.org/2024.eacl-demo.16 aclanthology.org/2024.eacl-demo.16 勉強資料リンク集 ― 理論① 03

• https://arxiv.org/abs/2005.11401
• https://arxiv.org/abs/2201.11903
• https://arxiv.org/abs/2203.11171
• https://arxiv.org/abs/2306.05685
• https://aclanthology.org/2024.eacl-demo.16/

REFERENCES 02 ① 理論基盤：設計書/要求レビュー（査読済み） LLM4SE 体系的レビュー Hou 2024 / ACM TOSEM doi.org/10.1145/3695988 doi.org/10.1145/3695988 要求の完全性をLLMで補助 Luitel 2024 / Requirements Eng. doi.org/10.1007/s00766-024-00416-3 doi.org/10.1007/s00766-024-00416-3 要求のQA（曖昧性・品質） Lubos 2024 / IEEE RE IEEE Xplore タイトル 検索） （ IEEE Xplore（タイトル検索） 上位→下位要件カバレッジ Preda 2024 / MSR ACM DL タイトル 検（ 索） ACM DL（タイトル検索） 例示プロンプトで要求抽出（国内・阪大） Ren, Nakagawa & Tsuchiya 2024 / COMPSAC doi.org/10.1109/COMPSAC61105.2024.00181 doi.org/10.1109/COMPSAC61105.2024.00181 勉強資料リンク集 ― 理論② 04

• https://doi.org/10.1145/3695988
• https://doi.org/10.1007/s00766-024-00416-3
• https://scholar.google.com/scholar?q=Leveraging LLMs Quality Assurance Software Requirements Lubos
• https://dl.acm.org/action/doSearch?AllField=Supporting High-Level to Low-Level Requirements Coverage Reviewing Large Language Models
• https://doi.org/10.1109/COMPSAC61105.2024.00181

PYTHON STACK ② Python 実装スタック（公式ドキュメント） LangChain オーケストレーション python.langchain.com python.langchain.com LangGraph 状態遷移・人手レビュー langchain-ai.github.io/langgraph langchain-ai.github.io/langgraph LlamaIndex RAG / 索引 docs.llamaindex.ai docs.llamaindex.ai Pydantic 型・構造化出力 docs.pydantic.dev docs.pydantic.dev RAGAS RAG評価（Faithfulness等） docs.ragas.io docs.ragas.io DeepEval 評価・回帰テスト（任意） docs.confident-ai.com docs.confident-ai.com 勉強資料リンク集 ― Python 05

• https://python.langchain.com/
• https://langchain-ai.github.io/langgraph/
• https://docs.llamaindex.ai/
• https://docs.pydantic.dev/
• https://docs.ragas.io/
• https://docs.confident-ai.com/

TYPESCRIPT STACK ③ TypeScript 実装スタック（公式ドキュメント） LangChain.js オーケストレーション js.langchain.com js.langchain.com LangGraph.js 状態遷移・人手レビュー langchain-ai.github.io/langgraphjs langchain-ai.github.io/langgraphjs Vercel AI SDK 統合API・構造化出力 ai-sdk.dev ai-sdk.dev Zod 型安全な構造化出力（TS固有の強み） zod.dev zod.dev LlamaIndex.TS RAG / 索引 ts.llamaindex.ai ts.llamaindex.ai promptfoo 評価・回帰テスト（CI） promptfoo.dev promptfoo.dev autoevals 評価スコアラ（Faithfulness等） github.com/braintrustdata/autoevals github.com/braintrustdata/autoevals 勉強資料リンク集 ― TypeScript 06

• https://js.langchain.com/
• https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/
• https://ai-sdk.dev/
• https://zod.dev/
• https://ts.llamaindex.ai/
• https://www.promptfoo.dev/
• https://github.com/braintrustdata/autoevals

INFRA & GUIDES ④ 共通インフラ ＋ ⑤ 公式ガイド ベクタ検索 pgvector PostgreSQL拡張のベクタ検索 github.com/pgvector/pgvector github.com/pgvector/pgvector Qdrant ベクタDB（OSS / マネージド） qdrant.tech/documentation qdrant.tech/documentation FAISS 高速類似検索ライブラリ github.com/facebookresearch/faiss github.com/facebookresearch/faiss プロンプト設計の公式ガイド Anthropic（Claude）Docs プロンプト設計・ベストプラクティス docs.claude.com docs.claude.com OpenAI Cookbook 実装レシピ集（RAG・評価ほか） cookbook.openai.com cookbook.openai.com 勉強資料リンク集 ― インフラ・ガイド 07

• https://github.com/pgvector/pgvector
• https://qdrant.tech/documentation/
• https://github.com/facebookresearch/faiss
• https://docs.claude.com/
• https://cookbook.openai.com/

HOW TO USE 使い分けの目安 理論を教える / 出典を示す 手を動かして学ぶ Pythonは②、TypeScriptは③。役割が両言語で1対1対応。 PoCの品質ゲートを作る 嘘をつかない セクション①の論文。Python版・TS版どちらのデッキにも対応。 RAGAS（Py）または promptfoo / autoevals（TS）＋ LLM-as-a-Judge。 論文は正典URL、実装は公式Docのみ。出典と実装を明確に分離。 ヒント： このデッキはMarkdown版リンク集と同内容。Notionに貼れば一覧、配布にはこのPPTが便利。